近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标识别和跟踪技术在遥感领域得到了广泛应用，其中航拍车辆/船舶的识别和跟踪作为重要的研究方向之一，在交通管理、海上救援、军事侦察等方面具有重要的现实意义。
FasterR-CNN作为一种高效的目标检测算法，在航拍图像目标识别中展现出巨大潜力。
本文首先介绍了FasterR-CNN模型的基本原理和发展历程，接着重点综述了基于FasterR-CNN的航拍车辆/船舶识别和跟踪的研究现状，分析了不同研究方法的优缺点，最后对未来发展趋势进行了展望。
关键词：FasterR-CNN；深度学习；航拍图像；目标识别；目标跟踪
1.1FasterR-CNNFasterR-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是利用卷积神经网络(CNN)提取图像特征，并结合区域建议网络(RPN)生成目标候选区域，最后通过分类和回归网络实现目标的精确定位和分类。
1.2航拍图像航拍图像是指利用无人机、飞机等飞行器从空中拍摄的地表图像，具有视角广、分辨率高、信息量丰富的特点，为车辆/船舶的识别和跟踪提供了丰富的数据来源。
1.3目标识别目标识别是指利用计算机算法从图像或视频中自动识别出目标物体，并确定其类别和位置，是计算机视觉领域的核心任务之一。
1.4目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中连续定位目标物体，并预测其运动轨迹，其应用场景包括交通监控、机器人导航、人机交互等。
近年来，基于FasterR-CNN的航拍车辆/船舶识别和跟踪取得了显著进展，研究者们从模型改进、数据增强、跟踪算法等方面进行了深入探索。
2.1航拍车辆/船舶识别在航拍车辆识别方面，文献[2]提出了一种基于改进FasterR-CNN的车辆目标检测算法，通过引入注意力机制和多尺度特征融合策略，有效提升了复杂场景下车辆目标的检测精度。
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